Inteligencia Artificial. Carrera: Participantes. Representantes de la academia de sistemas y computación de los Institutos Tecnológicos.

Transcripción

1 1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: Horas teoría-horas práctica-créditos Inteligencia Artificial Ingeniería en Sistemas Computacionales SCB HISTORIA DEL PROGRAMA Lugar y fecha de elaboración o revisión Instituto Tecnológico de Toluca agosto Institutos Tecnológicos de: Lázaro Cárdenas, Culiacán, Acapulco. 23 agosto al 7 noviembre del 2003 Instituto Tecnológico de León 1 5 marzo 2004 Participantes Representantes de la academia de sistemas y computación de los Institutos Tecnológicos. Academia de sistemas y computación. Comité de consolidación de la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales. Observaciones (cambios y justificación) Reunión nacional de evaluación curricular de la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales. Análisis y enriquecimiento de las propuestas de los programas diseñados en la reunión nacional de evaluación Definición de los programas de estudio de la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales.

2 3.- UBICACIÓN DE LA ASIGNATURA a). Relación con otras asignaturas del plan de estudio Anteriores Posteriores Asignaturas Temas Asignaturas Temas Teoría de la Tema 2 y Tema 3 computación Probabilidad y estadística Funciones y distribuciones muestrales. - Variables aleatorias b). Aportación de la asignatura al perfil del egresado Conocimiento del aspecto psicológico y filosófico de la inteligencia y sus implicaciones en el desarrollo de una solución computacional. Conocimientos generales de las áreas de aplicación de de la inteligencia artificial Capacidad de análisis, del tipo de técnica a aplicar a un problema real Coordina y realiza investigaciones que fortalezcan el desarrollo cultural, científico y tecnológico. Aplica nuevas tecnologías a la solución de problemas de su entorno laboral. 4.- OBJETIVO(S) GENERAL(ES) DEL CURSO El estudiante conocerá el aspecto filosófico y psicológico de la inteligencia y el entorno que envuelve a la Inteligencia artificial, así como sus técnicas y las áreas en la que se puede desarrollar en este campo.

3 5.- TEMARIO Unidad Tema Subtema Tiempo de impartición 1 Fundamentos 1.1 Fundamentos fisiológicos del aprendizaje y la inteligencia humana 1.2 Las habilidades cognoscitivas según la psicología. Teorías de la inteligencia (conductismo, Gardner) 1.3 El modelo de adquisición del conocimiento según la filosofía. 1.4 El proceso de razonamiento según la lógica (Axiomas, Teoremas, demostración). 1.5 El propósito de la IA y su evolución histórica 2 semana 2 Representación del conocimiento 3 Paradigmas de IA 2.1. La Problemática de la Representación del Conocimiento. 2.2 Mapas conceptuales Métodos de Representación del Conocimiento 2.4. Métodos de Representación basados en la Lógica 3.1 Teoría de juegos Búsquedas Ciegas/exhaustivas Heurística Funciones heurísticas Métodos de búsqueda optima Busqueda Greedy Hill climbing, grafo O, A* Planificadores 3.2 Agentes Historia Concepto de Agente Inteligente Estructura de un Agente Inteligente Aplicaciones de los Agentes Inteligentes 3.3 Redes neuronales Historia Aplicaciones Modelo Natural Computación Neuronal Elementos de una Red Neuronal Artificial Ventajas de las Redes Neuronales Aplicación/ejemplos reales 3 semanas 9 semanas

4 4. Áreas de aplicación de la IA 3.4 Algoritmos Genéticos Introducción Esquema general Operadores Aplicación/ejemplos reales 3.5 Sistemas de BlackBoard Definición de Blackboard Knowledge Sources (KSs) Idea de Blackboard Ciclo de Control Estrategias de Control Diversas Arquitecturas de Control Relación con los Sistemas de Producción. 3.6 Sistemas Expertos Elementos de un sistema experto Aplicación/ejemplos reales 4.1Procesamiento del lenguaje natural. 4.2 Recuperación inteligente de la información. 4.3 Sistemas basados en conocimientos 4.4 Demostración automática de teoremas. 4.5 Robótica. 4.6 Programación automática. 4.7 Problemas combinatorios y de planificación. 4.8 Percepción 2 semana 6.- APRENDIZAJES REQUERIDOS Comprensión de sistemas de producción (parsers), lógica y programación, teoría de la probabilidad. 7.- SUGERENCIAS DIDÁCTICAS Propiciar la búsqueda y selección de información sobre temas de inteligencia humana y artificial. Organizar exposición de temas por equipo. Elaborar un proyecto vinculado a problemas de juegos. Propiciar debates sobre temas relacionados, con sesiones de preguntas y respuestas. Propiciar la resolución en conjunto de problemas relacionados con la materia. Utilizar un software para el diseño y análisis de los temas del curso. Desarrollar un mapa conceptual sobre inteligencia artificial, donde se establezcan los conceptos y sus relaciones.

5 8.- SUGERENCIAS DE EVALUACIÓN Desarrollo de una investigación final (informe, presentación y defensa de la investigación). Evaluación de informes sobre tareas o trabajos de investigación. Evaluación escrita. Desempeño y participación en el aula. 9.- UNIDADES DE APRENDIZAJE UNIDAD 1 Fundamentos Objetivo Educacional Actividades de Aprendizaje Fuentes de Información El alumno conocerá los aspectos fundamentales de la inteligencia humana y su derivación artificial, el surgimiento de la Inteligencia Artificial y su evolución 1.1 Buscar y seleccionar información sobre las teorías de la inteligencia humana. 1.2 Discutir en grupo, las diferentes teorías de la inteligencia humana. 1.3 Discutir en grupo, las diferentes manifestaciones de la inteligencia humana. 1, 2, 3, 4 UNIDAD 2 Representación del conocimiento Objetivo Educacional Actividades de Aprendizaje Fuentes de Información El alumno conocerá las problemáticas que conlleva representar conocimiento a través de una computadora 2.1 Buscar información sobre los modelos de adquisición del conocimiento. 2.2 Discutir en grupo las diferencias de los modelos de adquisición del conocimiento. 1, 3, 6, 7 UNIDAD 3 Paradigmas de Inteligencia Artificial. Objetivo Educacional Actividades de Aprendizaje Fuentes de Información El alumno conocerá los diferentes paradigmas de la IA, su historia, filosofía, estructura básica así como sus ventajas y desventajas. 3.1 Buscar información sobre los diferentes paradigmas. 3.2 Discutir en grupo las diferencias de los paradigmas 3.3 Investigar en que plataformas de desarrollo están hechas las aplicaciones de los diferentes paradigmas. 10, 7

6 UNIDAD 4 Áreas de aplicación de la IA Objetivo Educacional Actividades de Aprendizaje Fuentes de Información El alumno conocerá de manera general en donde se aplica la inteligencia artificial y que técnicas se utilizan en cada área 4.1 Buscar ejemplos de aplicaciones reales y su aporte a la sociedad 4.2 Conocer algunas plataformas de forma general que permiten desarrollar proyectos de inteligencia artificial. 4.3 Conocer un sistema de minería de datos y su relación con la IA Internet

7 10. FUENTES DE INFORMACIÓN 1. Mocker Robert J. Dologite D.G. Knowledge-based Systems: An introducction to expert systems. Ed. MacMillan, Lógica matemática. Ed. Suppes, ed. Reverté, José Cuena. Lógica informática. 2ª. Edición, 1986, México. Ed. Alianza Editorial, S.A., Madrid, Stuart Russell, P eter Norvig. Inteligencia Artificial (Un enfoque moderno). Ed. Prentice Hall, Neil C. Rowe. Artificial Intelligence through Prolog. Ed. Prentice Hall, Joseph Giarratano, Gary Riley. Sistemas expertos, principios y programación (CLIPS). Ed. International Thompson Editores, 3ª. Edición, 1996, México. 7. Elaine Rich, Kevin Knight. Inteligencia Artificial. Ed. McGraw-Hill, 2da. Ed Gregorio Fernández Fernández. Universidad Politécnica de Madrid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación. Departamento de Ingeniería de Sistemas Telemáticos. Grupo de Sistemas Inteligentes Notas sobre mapas conceptuales: htm 10. Presentación en diapositivas sobre inteligencia artificial Universidad politécnica de Valencia Dirección WEB

8 11. PRÁCTICAS No tiene practica es una materia teórica. 12. INFRAESTRUCTURA REQUERIDA Salón con acceso a Web 13. PERFIL PROFESIOGRÁFICO Profesionista con estudios en el área de IA, o que tenga proyectos en el área